舰船自动智能避碰数学模型及其仿真研究

为了提高舰船航行的安全和效率,达到最佳操船效果,需要建立舰船自动智能避碰数字模型。当前模型在分析舰船避碰风险度的基础上,通过人工智能、进化计算和软计算等方法实现舰船自动智能避碰,存在避碰识别准确率较低的问题。本文提出一种新的舰船自动智能避碰数学模型,首先对舰船会遇态势进行判断;然后建立预测舰船碰撞风险判断模型,预测本舰船实施自动智能避碰方案后的复航时机是否已到,以及本舰船立即复航是否能够让清目标舰船或其他所有目标舰船;最后依据舰船碰撞风险判断结果,以当前舰船潜在碰撞风险为例,建立舰船自动智能避碰数学模型。仿真结果证明,所提模型能够实现舰船自动智能避碰。     

能见度不良时舰船避碰辅助决策方法

能见度不良是造成舰船碰撞事故发生的主要原因,为防止舰船碰撞,从转向与减速2个角度提出能见度不良时舰船避碰辅助决策方法。在能见度不良条件下,将目标舰船同其他舰船间的转向避碰问题定义为多目标函数优化问题,以同其他会遇舰船间的碰撞危险度充分下降、最大限度降低转向角度、目标舰船转向航行最少时间内恢复初始航向与航速为目标函数。能见度不良造成可视距离较小,在单独采用转向避碰决策无法有效实现避碰目的的情况下,需结合舰船变速避碰,以碰撞危险度与变速能量损失最小为目标函数,通过求解各目标函数,获取舰船转向幅度与降速决策信息。实验结果显示,当能见度不良时,舰船在不同会遇条件下均能够有效实现避碰目的。     

基于数理统计法的舰船运动数学模型

传统的舰船运动数学模型没有考虑到海上复杂情况对舰船运动的影响,导致舰船航行过程中容易发生碰撞现象,为此设计一种基于数理统计法的舰船运动数学模型。建立舰船运动坐标系,利用固定坐标系与运动坐标系描述舰船位置情况,采用数理统计法整理舰船航行数据,在模型中计算风、浪、流的干扰,以真实模拟舰船运动情况,并建立舰船智能避碰决策机制,以此完成舰船运动数学模型的构建。通过实验证明,此次设计的基于数理统计法的舰船运动数学模型比传统舰船运动数学模型发生碰撞次数少,证明了此次设计的舰船运动数学模型的有效性。     

基于四元船舶领域和避碰规则的碰撞危险度模型

为解决使用船舶领域计算碰撞危险度时所选取的船舶领域类型繁多，且碰撞危险度模型中对于目标船船舶领域与海上避碰规则等因素考虑较少的问题，提出基于四元船舶领域和海上避碰规则改进的碰撞危险度模糊评价模型。在计算碰撞危险度时考虑本船是否侵入目标船船舶领域，且根据海上避碰规则当本船为直航船时，判断目标船与本船是否为紧迫局面并将其作为计算因素加入模型。使用MATLAB进行仿真，结果表明改进的模糊评价模型能计算出更符合海上实情且满足海上避碰规则的碰撞危险度，为后续避碰决策研究提供更为准确的数据。     

基于"当前"统计模型的机动目标运动要素解算

在避碰过程中,舰船一般处于机动状态.因而,对机动目标运动要素解算的精度直接影响到避碰的效果.通过对多种模型的比较,选用了"当前"统计模型,"当前"统计模型相对于其他模型能够更为真实地反映目标的机动变化.仿真结果表明,此算法收敛迅速并有较高精度,其解算所得的目标运动要素能够满足舰船避碰等实用要求.     

基于驾驶实践的无人船智能避碰决策方法

[目的]为实现沿海无人驾驶船舶自主航行,充分考虑无人驾驶船舶智能避碰决策的合理性和实时性后,提出并建立一种基于驾驶实践的无人船智能避碰决策方法。[方法]首先,以本体论为基础,设计无人驾驶船舶航行态势本体概念模型,并结合《国际海上避碰规则》及良好的船艺将船舶航行态势量化划分为12种会遇场景;然后,从驾驶实践的角度改进影响碰撞危险度因子的模糊隶属度函数,提出一种多元碰撞危险度评估模型,实现船舶碰撞危险度的精确计算;最后,以船舶避碰总路径最短为目标函数,提出一种基于驾驶员视角(BOP)的智能避碰决策模型,在船舶操纵性、舵角限幅等约束下求解最优避碰策略,并在典型的会遇场景下进行仿真实验。[结果]结果表明,该方法可以准确判断驾驶航行态势,给出合理的转向策略,实现典型会遇场景下的有效避碰。[结论]所做研究可为实现船舶自主航行提供理论基础和方法参考。     

基于航迹推演的船舶动态智能避碰方法

针对受限水域船舶动态智能避碰问题,将航迹预测与改进速度障碍相结合,提出一种船舶动态智能避碰方法。建立两船相对运动模型并实时计算船舶避碰运动参数,基于三自由度船舶操纵运动数学(MMG)模型和Kalman滤波算法分别预测本船(OS)和目标船(TS)下一时刻运动状态;然后结合《国际海上避碰规则》(简称《规则》)、良好船艺、航迹预测模型、速度障碍算法和航向控制系统等分析设计船舶动态智能避碰决策模型;通过仿真试验验证动态智能避碰决策模型的可行性和有效性。结果表明：该算法可满足受限水域两船和多船复杂会遇局面下船舶智能避碰,实现动态避碰条件下的船舶安全航行。     

改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性研究

传统舰船避碰辅助决策系统所采用的蚁群算法在对船舶路径碰撞信息素计算过程中,存在收敛速度慢、碰撞信息素浓度低的问题,导致输出结果的可靠性较低,因此提出改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性设计方法。通过对船舶避碰路径模型的构建与分析,结合传统蚁群算法在避碰决策计算上的缺失数据,对蚁群算法进行改进,并将改进的蚁群算法引入到避碰辅助决策系统进行仿真计算,通过对决策数据的分析得到舰船避碰辅助决策可靠性数据。通过设计仿真实验对得到的可靠性数据进行验证,证明了本文方法所得数据的可靠性。     

基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法

舰船航行路径中存在许多障碍物,当前舰船避碰路径优化调度算法存在障碍物识别正确率低、规划路径长,不仅无法获得最优的舰船航行路径,而且不能保证舰船航行的安全,为了获得最优的舰船航行路径,设计了基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法。首先分析当前舰船避碰路径优化调度算法的工作原理,找到弊端,然后引入大数据分析方法建立舰船避碰路径优化的数学模型,实现障碍物识别,并采用人工智能技术——遗传算法找到最优的舰船避碰路径,最后进行舰船避碰路径优化调度算法性能的仿真测试,结果表明,本文方法可以更快找到最优的舰船避碰路径,舰船避碰路径更短,不仅减少了舰船航行的时间和成本,而且可以准确识别各种舰船障碍物,具有显著的优越性。     

智能决策支持系统与AIS结合技术探讨

舰船碰撞事故是威胁舰船航行安全的首要因素,正确而迅速的避碰决策是人们一直追求的目标。AIS技术和智能决策支持系统技术的出现对于船舶避碰具有重要意义,本文探讨了智能决策支持系统与AIS的结合技术,提出了基于AIS的智能决策系统总体设计思路。     

智能船舶的反应型避碰规划研究

对于多船会遇场景而言，在反应型避碰规划中考虑操船者意图具有明显的优越性，可在紧迫局面下更合理地执行《1972年国际海上避碰规则》（即COLREGs）的背离规则。对此，提出一种基于隐马尔可夫模型的操船意图预报方法，将生成的目标船意图预报结果与经典速度障碍法相融合，产生更合理的碰撞危险评估结果，据此建立的反应型避碰规划算法比经典速度障碍法更安全。依托案例三体船完成的自主避碰试验，验证所提改进算法的有效性、可靠性和实时性，为智能船舶的自主避碰研究提供参考。     

考虑船位预测不确定性的船舶碰撞危险度计算方法

[目的]船舶碰撞是威胁智能船舶航行安全的主要因素。船舶碰撞危险度计算模型应及时发现船舶航行中潜在的碰撞风险,为智能船舶的自主避让决策提供依据。[方法]首先,根据船舶领域侵入程度与侵入时间等参数,分析基于领域的碰撞危险参数计算模型,将航行场景划分为单船会遇局面和本船与船舶群组的会遇局面,给出一种新的多船会遇情况下的碰撞危险参数计算模型;其次,基于维纳过程对船位预测不确定性进行建模,根据卡方分布获取船位预测不确定性椭圆;最后,给出考虑船位预测不确定性的碰撞危险参数计算方法。[结果]该计算模型能够考虑船位预测不确定性对船舶碰撞危险的影响。[结论]可以进一步保障智能船舶的海上航行安全。     

跨海大桥桥区航道智能助航系统研发

跨海大桥桥区航道是典型的船舶航行受限水域,船桥碰撞安全风险大,桥区航道智能助航技术有助于提高桥区航道安全保障水平。分析了桥区航道通航风险因素以及水文气象分布规律,按通航规则将水域划分为预警、警戒、航道等不同区块,构建了桥区航行的船舶动态领域风险辨识模型。研发了自主检测船舶动态并向其播发防撞预警信息的装置,以及自动管理和运行软硬件设施的桥区航道船舶避碰智能助航系统。该系统已应用在福建省平潭海峡大桥桥区航道,有效改善了桥区水域的航道通航安全形势。     

船舶航行自动避让研究--船舶自动避让系统的危险度评价

提出1种船舶航行自动避让系统的组成方式，利用AIS或ARPA获得相关避让数据，根据不同的航行区域与条件，通过对来船的方位、来船与本船的相对距离、DCPA(最近会遇点距离)和TCPA(最近会遇点时间)数据的评价，给出相应的合理避让依据，供系统进行决策和采取自动避让措施，以达到船舶航行安全的目的。     

船舶避碰路径规划研究综述

对船舶避碰模型和路径规划方法进行分类综述和评价,将评价碰撞危险的船舶避碰模型分为碰撞危险度模型和船舶领域模型,将现有的船舶避碰路径规划方法分为确定性方法和智能优化方法,并分别对其研究成果进行总结,分析船舶避碰路径规划发展趋势.     

浅谈舰船自动避碰系统的研究

叙述了基于专家系统的自动避碰系统的结构、初步的原理以及流程,简要地分析了船舶避碰过程及影响碰撞的因素,并介绍了碰撞危险度的确定方法。     

Artificial forces for virtual autonomous ships with encountering situations in restricted waters

ABSTRACT

Even if the same two ships operate in the same encountering situation, the actual strategies and timing of operations may be different. Therefore, the fixed collision avoidance trajectory and ship movements are no longer suitable for simulating the real ship behaviour. This paper tries to develop an artificial intelligent system that fully sensitive to the local circumstances and command a ship in virtual environment. Based on AIS (Automatic Identification System) data, this study has developed artificial forces which help decision makings on-board independently under different situations and catching the stochastic nature of ship behaviours during collision avoidances manoeuvring. Actual ship tracks are helpful for ascertaining the parameters that contribute to artificial forces in collision avoidances, while the correlation coefficient analysis is helpful to distinguish the parameters. This study will help to develop a navigation traffic simulation to reflect the realistic ship behaviour and provide reliable information for port and waterway planning, risk analysis, and mitigation measures. The method can be used in developing algorithms for autonomous ships. The method introduced in this study lays a foundation for developing artificial forces at intersections or bends, although the model is only applicable in straight channels at the moment.     

船舶自动避碰仿真平台的构建与测试方法研究

船舶避碰智能决策的自动生成是实现船舶自动避碰的关键技术之一,如何利用船舶操纵模拟器技术来检验现阶段的研究成果是值得研究的课题。根据船舶避碰智能化方法的研究现状,简述船舶避碰智能自动化方法的基本思想;着重论述基于船舶操纵模拟器技术的“航行安全及自动避碰(NSACA)仿真测试平台”的构建及其实现船舶自动避碰仿真试验的方法;并列举一个典型的仿真试验示例加以分析。试验结果表明:该平台已实现了宽水域船舶避碰决策自动生成与避碰过程自动监控的测试,不失为一种行之有效的测试方法;与实船试验相比,这种测试方法具有灵活高效、安全性和经济性等优点。     

基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统设计

针对舰船雷达信号目标的识别方式简单、识别度低的情况,文中提出基于 Web语义的舰船雷达回波自动识别系统。因为雷达信号目标特征信息点分散且繁杂,在语义 Web网下取得雷达信号目标图像的数据特征,运用改进 FastICA算法提取特征数据后,通过智能雷达回波视频图像识别系统,对舰船目标图像进行分析。实验证明,基于 Web语义的舰船雷达目标识别系统,能使大量信息被系统充分利用,达到精确识别舰船雷达图像目标的目的。